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实体 MetrIc Learning with Expandable Subspace

MetrIc Learning with Expandable Subspace

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  1. RESEARCH · CL_154641 ·

    新的Miles方法增强了预训练模型的类别增量学习能力

    研究人员开发了一种名为Miles（可扩展子空间度量学习）的新方法，以改进预训练模型的类别增量学习（CIL）。现有的CIL方法要么遭受灾难性遗忘，要么通过为每个新任务扩展模型参数来增加计算成本。Miles通过引导优化有效地扩展参数空间来解决这个问题，利用预训练模型的先验知识。该方法解耦了可学习模块，并使用中间特征进行灵活扩展，在六个基准数据集上取得了最先进的性能。